Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 5 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Tài liệu này giới thiệu về các kỹ thuật học sâu và ứng dụng của chúng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đặc biệt, tài liệu tập trung vào mô hình Word2Vec, một phương pháp biểu diễn từ phổ biến và hiệu quả.

Sinh viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy.

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về việc ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tập trung vào mô hình Word2Vec. Đầu tiên, tài liệu giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các thách thức của nó, sau đó trình bày các ứng dụng của NLP như kiểm tra chính tả, phát hiện thư rác, gán nhãn từ loại, nhận dạng đối tượng tên riêng, tìm kiếm từ khóa và phân tích cảm xúc. Tiếp theo, tài liệu đi sâu vào học sâu trong NLP, giải thích cách học sâu sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp để tìm hiểu các biểu diễn khác nhau của dữ liệu. Cuối cùng, tài liệu tập trung vào mô hình Word2Vec, trình bày các khái niệm cơ bản, các mô hình CBOW và Skip-gram, độ tương tự cosin và kết quả ứng dụng của Word2Vec. Tài liệu cũng đề cập đến việc biểu diễn vectơ của các cụm từ và cung cấp một số tài liệu tham khảo liên quan.